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Amazon S3 스토리지 렌즈로 비용 최적화 및 사용량에 대한 가시성 확보

자습서

개요

Amazon S3 스토리지 렌즈는 객체 스토리지 사용 및 활동 추세에 대한 조직 전체의 가시성을 제공하고 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 비용을 최적화하고 데이터 보호 모범 사례를 적용합니다. S3 스토리지 렌즈는 드릴다운을 통해 여러 집계 수준에서 인사이트를 생성하기 위한 AWS 조직의 수백 또는 수천 개 계정에 걸쳐 객체 스토리지 사용 및 활동에 대한 단일 보기를 제공하는 최초의 클라우드 스토리지 분석 솔루션입니다. S3 스토리지 렌즈가 조직 전반의 지표 분석을 통해 도출한 상황별 권장 사항을 사용하면 스토리지를 최적화하기 위한 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

Amazon S3는 수십에서 수백 개의 계정과 버킷, 여러 리전 및 수천 개의 접두사에 걸쳐 대규모 공유 데이터 세트를 저장하는 데 사용됩니다. S3 스토리지 렌즈를 사용하면 스토리지를 쉽게 이해하고 분석하여 이상값을 감지할 수 있습니다. S3 스토리지 렌즈는 S3 스토리지 사용 및 활동에 대한 60개 이상의 지표(무료 지표 및 고급 지표)를 S3 콘솔의 대화형 대시보드에 제공합니다. 모든 고객은 무료 지표에 대한 액세스를 가지며 객체당 월별 모니터링 요금으로 고급 지표를 활성화하여 접두사 수준 인사이트, 연장된 데이터 보존, 권장 사항 및 지표를 Amazon CloudWatch에 게시하는 옵션을 받을 수 있습니다.

학습 목표

  • 무료 지표와 고급 지표의 차이점 이해하기
  • S3 스토리지 렌즈 대시보드 생성, 구성 및 탐색
  • S3 스토리지 렌즈 사용 사례 살펴보기 

사전 요구 사항

이 자습서를 완료하려면 AWS 계정이 필요합니다. 또한 계정과 연결된 채워진 Amazon S3 버킷이 하나 이상 있어야 합니다.

새 AWS 계정을 만들고 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 지원 페이지를 참조하세요.

첫 번째 S3 버킷을 만드는 데 도움이 필요한 경우 Amazon S3 사용 설명서를 참조하세요.

 AWS 경험

중급

 소요 시간

30분

 완료 비용(무료 지표 포함)

무료

 완료 비용(고급 지표 포함)

요금은 달라질 수 있습니다. 월별 모니터링한 객체 1백만 개당 0.20 USD(Amazon S3 요금 페이지)

 필요 사항

AWS 계정 및 채워진 Amazon S3 버킷

 사용 서비스

 최종 업데이트 날짜

2022년 11월 17일

구현

S3 스토리지 렌즈는 대시보드에 대해 선택할 수 있는 두 가지 지표 옵션, 즉 무료 및 고급 옵션을 제공합니다.

무료 지표

모든 Amazon S3 고객은 스토리지 사용량 및 활동 추세에 대한 미리 구성된 보기가 포함된 S3 콘솔의 대화형 대시보드에 액세스할 수 있습니다. S3 스토리지 렌즈 무료 지표를 사용하면 버킷 수준에서 다양한 카테고리에 걸쳐 28개의 지표를 수신하고 대시보드에서 14일간의 기간별 데이터를 받을 수 있습니다. 요약, 비용 최적화, 데이터 보호, 액세스 관리, 성능 또는 이벤트별로 대시보드를 필터링하여 원하는 사용 사례에 대한 특정 지표를 분석할 수 있습니다. S3 콘솔에서 대시보드를 사용하는 것에 더해 지표를 CSV 또는 Apache Parquet 형식으로 원하는 S3 버킷으로 내보내 향후에 사용할 수도 있습니다. S3 스토리지 렌즈에서 집계되는 사용 지표에 대한 자세한 내용은 Amazon S3 스토리지 렌즈 지표 용어집을 참조하세요.

고급 지표 및 권장 사항

S3 스토리지 렌즈는 추가 비용을 지불하면 고급 지표 및 권장 사항으로 업그레이드할 수 있는 옵션과 함께 모든 대시보드 및 구성에 대한 무료 지표를 제공합니다. 자세한 내용은 Amazon S3 요금 페이지관리 및 분석 탭을 참조하세요.

스토리지 렌즈 고급 지표로 업그레이드하면 추가 지표 35개가 제공되며 15개월 분량의 기록 데이터를 확인할 수 있습니다. 고급 지표는 활동(예: 요청 수), 심층 비용 최적화(예: S3 수명 주기 규칙 수), 추가 데이터 보호(예: S3 복제 규칙 수) 및 세부 상태 코드(예: 403 인증 오류)와 관련된 인사이트를 제공합니다. 또한 접두사 수준으로 드릴다운하여 버킷 내에서 가장 크고 빠르게 증가하는 접두사를 식별할 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch를 통해 S3 스토리지 렌즈 지표에 액세스하여 경보를 생성하거나 CloudWatch API를 통해 지표를 통합 관찰 파트너에게 보낼 수 있습니다. 고급 인사이트를 사용해 수명 주기 규칙 사용을 확장하여 비용을 최적화하고, 데이터 보호 정책이 불충분한 버킷을 식별하고, 애플리케이션 워크로드의 성능을 개선할 수 있습니다.

S3 스토리지 렌즈는 스토리지를 최적화하는 데 도움이 되는 자동화된 권장 사항을 제공합니다. 권장 사항은 S3 스토리지 렌즈 대시보드에서 관련 지표와 함께 상황에 맞게 배치됩니다. 권장 사항은 최근 기간 동안의 상황과 관련이 있기 때문에 이전 데이터는 권장 사항에 적합하지 않습니다. 권장 사항은 관련성이 있는 경우에만 표시됩니다.

S3 스토리지 렌즈 권장 사항은 다음과 같은 형태로 제공됩니다. 

  • 제안
    제안을 통해 스토리지 비용을 최적화하거나 데이터 보호 모범 사례를 적용할 수 있는 기회가 될 수 있는 스토리지 사용 및 활동 추세를 파악할 수 있습니다.
  • 콜아웃(Call-out)
    콜아웃은 일정 기간 동안 스토리지 사용량 및 활동에 추가적인 주의나 모니터링이 필요할 수 있는 흥미로운 이상 현상을 경고하는 권장 사항입니다.
  • 미리 알림
    미리 알림은 Amazon S3의 작동 방식에 대한 인사이트를 제공합니다. S3 기능을 사용하여 스토리지 비용을 절감하거나 데이터 보호 모범 사례를 적용하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 

S3 스토리지 렌즈는 매일 지표를 수집하며 15개월 동안 쿼리에 데이터를 사용할 수 있습니다. S3 스토리지 렌즈에서 집계한 스토리지 지표에 대한 자세한 내용은 Amazon S3 스토리지 렌즈 지표 용어집을 참조하세요.

1단계: S3 스토리지 렌즈 대시보드 생성

1.1 - 계정 보안 인증 정보를 사용하여 AWS Management Console에 로그인합니다. AWS Console 서비스 검색 창에 S3를 입력합니다. 서비스 검색 결과에서 S3를 선택합니다.

1.2 - 왼쪽 패널의 스토리지 렌즈 섹션의 대시보드 메뉴 항목으로 이동합니다. 다음으로 대시보드 생성을 선택합니다.

1.3 - 일반 패널에서 대시보드를 설명하는 이름을 입력하고 홈 리전을 선택합니다. 다음으로, 업데이트된 일일 지표를 보려면 상태에서 활성화 옵션을 선택합니다.

1.4 - 대시보드는 계정, 리전, 버킷 및 접두사 전반의 스토리지를 분석할 수 있습니다. 대시보드 범위에서 특정 리전, 버킷 또는 둘 다를 포함할지 아니면 제외할지 선택하여 대시보드 범위를 변경합니다. 

리전 및 버킷 포함 버튼을 선택하면 모든 리전 및 버킷을 포함하거나 드롭다운에서 포함할 리전 및 버킷을 선택할 수 있습니다. 그렇지 않고 리전 및 버킷 제외 버튼을 선택하면 제외할 리전 및 버킷을 선택할 수 있는 드롭다운 옵션이 나타납니다.

이 자습서에서는 모든 리전과 버킷을 포함합니다.

1.5 - 지표 선택에서 사용할 옵션을 선택합니다. 이 자습서에서는 고급 지표 및 권장 사항을 선택하고 고급 지표, CloudWatch 게시접두사 집계를 포함했습니다. 또한 대시보드에 포함하려는 고급 지표 카테고리를 선택할 수 있습니다. 이 자습서에서는 활동 지표, 세부 상태 코드 지표, 고급 비용 최적화 지표고급 데이터 보호 지표를 선택했습니다. Amazon S3 사용 설명서지표 용어집에서 자세한 지표 목록을 찾을 수 있습니다.

1.6 - 지표 내보내기에서 활성화를 선택하여 24시간마다 대시보드 지표를 지정된 S3 버킷으로 내보낼 수 있습니다.

이 기능을 활성화하도록 선택할 경우 원하는 출력 형식과 대상 버킷을 선택해야 합니다.

Amazon S3 스토리지 렌즈 지표는 CSV 또는 Apache Parquet 형식의 지표 내보내기 파일로 매일 생성되며 사용자 계정 또는 다른 계정과 연결된 S3 버킷에 배치됩니다. 여기에서 Amazon QuickSightAmazon Athena와 같은 선택한 분석 도구로 지표를 수집하여 내보낼 수 있으며, 여기서 스토리지 사용 및 활동 추세를 분석할 수 있습니다.

자세한 내용은 S3 스토리지 렌즈 데이터 내보내기에 대한 문서를 참조하세요.
1.7 - 다음으로, 대시보드 생성을 선택합니다. 대시보드를 만든 후 초기 지표를 생성하는 데 24~48시간이 걸릴 수 있습니다.

이 기간 동안에는 지표가 생성되면 언제든지 이 자습서를 중단했다가 다시 시작할 수 있습니다.

2단계: S3 스토리지 렌즈 대시보드로 이동

2.1 - Amazon S3 콘솔에 액세스하여 대시보드로 다시 이동한 다음 1.2단계에서 했던 것처럼 대시보드 메뉴 항목으로 이동합니다. 대시보드를 연 후 필터 패널을 확장하여 계정, 리전, 스토리지 클래스, 버킷접두사별로 대시보드 데이터를 일시적으로 필터링할 수 있습니다.

2.2 - 다음 섹션은 다양한 지표의 스냅샷입니다. 고급 지표를 사용하는 경우 지난 30일 동안의 각 지표의 추세와 백분율 변화(무료 지표를 사용하는 경우 또는 30일 이내에 고급 지표를 활성화한 경우 14일)를 보여주는 추세선을 볼 수 있습니다. % 변경 비교 열의 숫자는 기본적으로 일/일 백분율 변경을 보여줍니다. 주/주 또는 월/월별로 비교하도록 선택할 수도 있습니다.

또한 드롭다운에서 다양한 지표 그룹을 선택하여 스냅샷 개요에서 볼 수 있습니다. 선택 항목에는 요약, 비용 최적화, 데이터 보호, 활동, 액세스 관리, 이벤트성능이 포함됩니다.

2.3 - 스냅샷 패널 아래에 추세 및 분포 섹션이 표시됩니다. 이 섹션에서는 지정할 수 있는 날짜 범위의 두 지표를 비교하여 시간 경과에 따른 추세를 볼 수 있습니다.

2.4 - 바로 아래에 있는 대시보드에도 이 두 지표와 각 지표가 스토리지 클래스AWS 리전 전체에 어떻게 분포되어 있는지 표시됩니다. 이 그래프에서 원하는 값을 클릭하고 드릴다운하여 전체 대시보드를 해당 값으로 필터링하거나 분석 기준을 선택하여 해당 차원에 대한 새 대시보드 보기로 이동할 수 있습니다.

2.5 - 개요 탭의 마지막 섹션에서는 특정 기간 동안 지표에 대한 상위 N개 분석을 수행할 수 있습니다. 여기서 N은 1~25 사이입니다. 아래 예에서는 총 스토리지 지표의 상위 3개 항목을 내림차순으로 선택했습니다.

그러면 관련 추세와 함께 선택한 지표가 제공된 상위 3개 계정, 리전, 버킷 및 접두사를 확인할 수 있습니다.

대시보드의 다른 탭에서 계정, 리전, 스토리지 클래스, 버킷접두사에 대한 보다 구체적인 지표를 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

3단계: S3 스토리지 렌즈 사용 사례 살펴보기

이 섹션에서는 모니터링되지 않는 대형 버킷 식별, S3 스토리지 클래스를 사용한 비용 최적화, 더 이상 액세스되지 않거나 거의 액세스되지 않는 버킷을 찾아내는 등 S3 스토리지 렌즈의 세 가지 사용 사례를 살펴봅니다.

사용자가 인식하지 못하는 대형 버킷 식별(프리 티어)

스토리지 비용 관리의 첫 번째 단계는 버킷별 S3 사용량을 자세히 이해하는 것입니다. S3 스토리지 렌즈를 사용하면 계정 내 모든 버킷을 한 곳에 모아 볼 수 있습니다. AWS 조직 수준에서의 대시보드를 구성하여 모든 계정의 모든 버킷을 볼 수도 있습니다. S3 스토리지 렌즈를 사용하면 모든 버킷을 쉽게 파악할 수 있으며, 예상보다 많은 객체가 있는 버킷과 같은 예기치 않은 결과가 나타날 수 있습니다.

3.1 - S3 스토리지 렌즈 대시보드 상단에서 버킷 탭으로 이동합니다.

3.2 - 상위 N개 버킷 텍스트 필드에 해당 숫자를 입력하여 보려는 버킷 수를 선택합니다(최대 100개). 이 예에서는 10개의 버킷을 보도록 선택했습니다.

3.3 - 버킷 추세 그래프에서 총 스토리지가 가장 높은 버킷뿐만 아니라 가장 많이 증가한 버킷도 시각화할 수 있습니다. 이 그래프에서 버킷1이 가장 큰 스토리지를 보유하면서 지속적으로 성장해 왔음을 알 수 있습니다.

이 버킷을 드릴다운하여 평균 객체 크기, 최신이 아닌 버전 바이트의 비율, 가장 큰 접두사 등 더 많은 인사이트를 수집할 수 있습니다.

3.4 - 그런 다음 Amazon S3 콘솔 내에서 버킷으로 이동하여 관련 워크로드를 이해하고 계정 번호를 기반으로 버킷의 내부 소유자를 식별할 수 있습니다. 그러면 버킷 소유자로부터 이러한 성장이 예상되는지, 아니면 이제 적절한 모니터링과 제어가 가능한 예상치 못한 성장인지를 확인할 수 있습니다.

S3 스토리지 클래스 사용 늘리기

스토리지 비용을 절감할 수 있는 가장 확실한 방법 중 하나는 Amazon S3 스토리지 클래스를 통해 액세스 빈도 및 성능 요구 사항에 따라 스토리지 비용을 최적화하는 것입니다. Amazon S3는 워크로드의 데이터 액세스, 복원력 및 비용 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 다양한 스토리지 클래스를 제공합니다. 이러한 스토리지 클래스에는 다음이 포함됩니다.

  • 자주 액세스하는 데이터의 범용 스토리지를 위한 S3 Standard
  • 액세스 패턴을 알 수 없거나 액세스 패턴이 변경되는 데이터에 적합한 S3 Intelligent-Tiering
  • 수명이 길지만 액세스 빈도가 낮은 데이터를 위한 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA) S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)
  • 장기 보관 및 디지털 보존을 위한 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval, Amazon S3 Glacier Instant Retrieval Amazon S3 Glacier Deep Archive
현재 S3 스토리지 클래스를 어떻게 사용하고 있는지 잘 모르겠다면 S3 스토리지 렌즈를 통해 간단하게 확인할 수 있습니다.
3.5 - 개요 탭에서 아래와 같이 스토리지 클래스 분포 차트까지 아래로 스크롤합니다.

모든 또는 거의 모든 스토리지 바이트가 S3 Standard 스토리지 클래스에 포함되어 있는 경우 사용 사례에 가장 잘 맞는 추가 S3 스토리지 클래스를 탐색하여 사용을 최적화할 수 있다는 의미입니다. 이와 같은 보기가 표시되면 비용 최적화 설계 패턴을 탐색하여 도움을 얻을 수 있습니다.

먼저, 알 수 없거나 변화하는 액세스 패턴에 적합한 S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스를 사용하여 비용 최적화를 자동화할 수 있습니다. 둘째, 알려진 액세스 패턴의 경우 시간이 지남에 따라 액세스 빈도가 느려지므로 데이터를 보다 비용 효율적인 스토리지 클래스로 전환하여 스토리지 비용을 절감하도록 Amazon S3 수명 주기 정책을 구성할 수 있습니다. 정확한 절감 효과에 대한 자세한 내용은 Amazon S3 요금 페이지를 참조하여 전환 및 객체 오버헤드당 S3 Glacier 스토리지 클래스 사용에 대한 추가 비용을 확인하세요.

그런 다음 S3 스토리지 렌즈에서 분석을 계속하여 더 심층적으로 스토리지 클래스 사용량을 탐색하고, 드릴다운하여 특정 리전 또는 버킷(또는 고급 티어로 업그레이드한 경우 접두사)에 대한 스토리지 클래스 분포를 확인할 수 있습니다. 버킷의 하위 집합이 최적으로 구성되지 않은 경우가 많은데, 이 경우 다른 S3 스토리지 클래스 또는 추가 S3 스토리지 클래스를 사용하면 도움을 얻을 수 있습니다. S3 스토리지 렌즈는 추가 조치를 취하기 전에 이러한 버킷을 선별할 수 있는 효과적인 도구입니다.

콜드(Cold) 상태가 된 버킷 살펴보기

버킷이 콜드 상태가 되어 해당 버킷의 스토리지가 더 이상 액세스되지 않는 경우(또는 거의 액세스되지 않는 경우) 관련 워크로드가 더 이상 사용되지 않는다는 표시인 경우가 많습니다. S3 스토리지 렌즈 고급 지표를 활성화한 경우 활동 지표에 액세스하여 버킷의 핫(또는 콜드) 상태를 파악할 수 있습니다. 매일 버킷에 액세스하는 빈도를 나타내는 GET 요청 및 다운로드 바이트와 같은 지표가 있습니다. 이 데이터를 몇 개월에 걸쳐 추세를 분석하여(고급 티어에서는 데이터 보존 기간 연장 가능) 액세스 패턴의 일관성을 파악하고 더 이상 액세스되지 않는 버킷을 찾아낼 수 있습니다. 다운로드 바이트/총 스토리지로 계산되는 % 검색률 지표는 버킷에서 매일 액세스되는 스토리지의 비율을 이해하는 데 유용한 지표입니다. 동일한 객체가 하루 동안 여러 번 다운로드되는 경우 다운로드 바이트가 중복된다는 점에 유의하세요.

콜드 상태가 된 버킷을 시각화하는 가장 좋은 방법은 대시보드의 버킷 탭에 있는 버블 분석 그래프를 이용하는 것입니다. 버블 분석 그래프를 사용하면 버블의 x축, y축 및 크기를 나타내는 세 가지 지표를 사용하여 여러 차원에 버킷을 그릴 수 있습니다.

3.6 - 버킷 탭으로 이동하여 버블 분석 그래프로 이동합니다. 총 스토리지, % 검색률, 평균 객체 크기를 선택합니다.

검색률이 0(또는 0에 가까움)이고 상대적 스토리지 크기가 더 큰 버킷을 드릴다운하면 콜드 상태가 된 버킷과 조치를 취해야 할 만큼 스토리지 비용이 많이 들 수 있는 버킷을 찾을 수 있습니다. 이 예제에서는 버킷 10과 버킷 1을 살펴보겠습니다.

여기에서 조직의 버킷 소유자를 식별하여 워크로드의 목적을 확인하고 스토리지가 여전히 필요한지 확인할 수 있습니다. 필요하지 않은 경우 수명 주기 만료 정책을 구성하거나 Amazon S3 Glacier 스토리지 클래스에 데이터를 보관하여 비용을 조정할 수 있습니다. 향후 콜드 버킷 문제를 방지하기 위해 이 안내서에서 앞서 언급한 권장 설계 패턴 중 하나를 적용하여 S3 수명 주기 정책을 사용하여 데이터를 자동으로 전환하거나 S3 Intelligent-Tiering을 통해 자동 아카이빙을 활성화할 수 있습니다.

4단계: 정리

이 자습서에서는 검색 중인 인사이트에서 가치를 찾을 경우 고급 지표권장 사항을 계속 사용하는 것을 권장합니다. 이 옵션을 선택하면 비용이 계속 발생한다는 점에 유의하세요.

또는 고급 지표권장 사항을 해제하여 비용 발생을 중단할 수도 있습니다. 대시보드에서 계속 무료 지표에 액세스할 수 있습니다.

4.1 - 고급 지표 및 권장 사항을 끄려면 대시보드 상단으로 이동하여 대시보드 구성 보기를 선택합니다.

4.2 - 대시보드 구성 페이지 오른쪽 상단의 편집 버튼을 선택합니다.

4.3 - 지표 선택 패널까지 아래로 스크롤하고 무료 지표를 선택합니다. 변경 사항 저장을 선택합니다.

결론

축하합니다! Amazon S3 스토리지 렌즈 대시보드를 생성, 구성 및 탐색하는 방법을 배우고 객체 스토리지 비용을 최적화하는 세 가지 사용 사례를 살펴보았습니다.  

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다음 단계

Amazon S3 스토리지 렌즈에 대해 자세히 알아보려면 Amazon S3 사용 설명서 및 제품 페이지를 참조하세요.